吉林省金融发展与经济增长的实证分析

基于VAR模型及其协整分析,利用Granger因果检验法,对吉林省的金融发展与经济增长的关系作出实证研究,并给出了相应的建议。     

基于局部均值分解的高频金融数据波动率估计

为解决高频数据在风险评估中存在的非线性问题,提出了利用局部均值分解方法实现高频数据波动率估计。首先,采用高频模拟数据验证估计方法的可行性; 其次,将沪深300 指数不同频率收盘价作为研究对象,利用局部均值分解方法估计波动率,计算相对误差统计量。实验结果表明,利用局部均值分解方法可以有效实现高频数据波动率估计和解决高频数据中的非线性问题,随着抽样频率的增加,估计精度逐渐提高。该方法为高频数据波动率非参数估计提供了新的研究思路。     

Wavelet-Galerkin方法及其应用

给出了小波分析与传统方法结合形成的Wavelet Galerkin方法的基本原理;探讨了Wavelet-Galerkin方法在水环境污染问题中的应用。     

黑河中上游草原蝗虫生态分布与生境的关系

以黑河中上游天然草地为例,采用野外调查和定量分析方法,研究了不同草地蝗虫组成、生态种组分布及其与生境的相关关系.结果表明:黑河中上游天然草地的地形、气候条件和土壤、植被组成具有明显异质性;连续4年野外采集蝗虫38种,隶属于3科11属,32个多布种蝗虫在相关性系数0.50处,聚为8个生态种组.蝗虫具有极为广泛的生态适应性,同时草原区的生境决定着蝗虫的地理分布格局,研究区蝗虫主要分布在海拔2000～3000 m的祁连山地.温度因子是蜱虫种属组成的促进因子,其他因子为抑制因子;温度与降水量是蝗虫密度的促进因子;极端最低温与蝗虫种属组成存在极显著关系,与蝗虫密度存在显著关系.     

数字合成周期信号的频谱及信噪比

数字查表法合成周期信号是一种最常用的直接数字频率合成技术。该方法若再利用小数地址序列生成技术 ,可达到很高的频率分辨率。然而 ,采用小数地址序列生成技术合成波形 ,会产生“寄生谐波”。作者采用非均匀采样周期信号谱分析方法 ,研究以查表法合成的周期信号的频谱 ,推导了合成周期信号的信噪比 ,并揭示了其一些重要的性质。这些理论 ,对于设计满足一定信噪比要求的数字波形合成器及对其性能的分析具有指导意义     

基于动态因子的经济水平差异分析

选取经济总量、居民生活水平、经济外向型、从业人员和公共卫生潜力5个方面的13个指标构建评价体系。采取带有奖罚参数的动态因子分析综合法,基于2010年、2011年吉林省统计年鉴数据进行定量分析,得到省内各地区经济发展水平差异以及原因,并提出相应的经济发展建议。     

岭回归、LASSO回归和Adaptive-LASSO回归下的财政收入因素分析

选取了18个影响吉林省财政收入的因素,运用SAS软件建立了吉林省财政收入的多元回归模型.由于自变量过多并且存在严重的多重共线性,因此需要进行变量选择,本文运用岭回归模型、LASSO回归模型及Adaptive-LASSO回归模型进行变量选择,最后对这三个模型进行了比较分析,得出Adaptive-LASSO回归模型相对较优的结论.     

基于Eviews 与GS Copula 的金融市场相依性研究

为解决金融市场间波动的相依性问题, 对不同金融市场间高频数据极小值的相依性进行研究。在分析GS Copula 函数的模型方法和模型特点基础上, 研究了估计GS Copula 函数中参数的方法及正尾部相依性和负尾部相依性的模型, 并基于Eviews 软件和GS Copula 函数等理论对上证000001 指数和股指期货IF1112 指数5 min极小值的收益率序列数据的相依性进行了分析, 得出其收益率序列数据有很强的上尾部相依性。为在金融决策中降低风险提供了理论依据。     

对中国石油数据的实证分析

应用GARCH模型和自回归条件持续性模型对中国石油的交易数据进行分析,表明我国股市在一段时间内的交易规律,分析结果基本与实际相符。